自适应字典学习的卷积稀疏表示遥感图像融合

• 作者: 卢航远 张迎梅 李露奕 杨勇 黄淑英
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像融合 卷积稀疏表示 非抽取小波变换 引导滤波
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 125-138
• 页数: 14页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.01.016

摘要

基于细节注入方案的遥感图像融合主要包括两个步骤:空间细节提取与注入.为保证被提取细节的质量与确定合适的调制系数,本文提出一种基于自适应字典学习的卷积稀疏表示遥感图像融合方法.该方法先利用引导滤波和非抽取小波变换来分别获取全色图像和多光谱图像的空间细节;然后自适应地学习提取空间细节的字典,并将其引入卷积稀疏表示模型来重构联合细节图像;最后,将联合细节通过联合判别调制系数注入到上采样的多光谱图像中得到最终融合结果.实验结果表明,本文方法的融合结果无论从主观效果还是客观定量评价,都优于一些主流的遥感图像融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇	江西财经大学信息管理学院	27	193	8.0	13.0
2	黄淑英	江西财经大学软件与物联网工程学院	16	142	6.0	11.0
3	张迎梅	江西财经大学信息管理学院	2	1	1.0	1.0
4	李露奕	江西财经大学信息管理学院	3	1	1.0	1.0
5	卢航远	江西财经大学信息管理学院	2	0	0.0	0.0